Data Science · Klinik Klinische Datenanalyse & Machine Learning
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16 · Diagnostische Genauigkeit und Schwellenwerte

decision_curve.png

Abbildung · Quellcode

decision_curve

Erzeugt in main() — hier steht nur der Teil, der zeichnet in module/16-diagnostik-schwellen/code/python.py, Zeile 115–125.

Python
apply_style()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4.5))
ax.plot(grid, nb_model, color=PRIMARY, lw=2.0, label="Laktat-Modell")
ax.plot(grid, nb_all, color=EVENT, lw=1.6, ls="--", label="Alle behandeln")
ax.plot(grid, nb_none, color=SECONDARY, lw=1.6, ls=":", label="Niemanden behandeln")
ax.set_xlabel("Schwellenwahrscheinlichkeit $p_t$")
ax.set_ylabel("Net Benefit")
ax.set_title("Decision-Curve-Analyse: Laktat als Marker der 30-Tage-Mortalität")
ax.set_ylim(-0.05, max(nb_model.max(), nb_all.max()) + 0.02)
ax.legend(loc="upper right")
save(fig, ASSETS / "decision_curve.png")

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